在中国,工业产品的产量每年都在增加,所以用户对质量的要求也越来越高。这里说的不仅仅是性能问题,还有完好的外观,也就是说产品的表面质量。但是在制造过程中难免会出现一些表面缺陷,这也是不可避免的情况。机器面缺陷检测系统作为未来的重要研究方向,在国内已经取得了不错的成绩,但是还存在一些问题和困难。在这里,赛拓信息技术的小编将为您解释下。
1.受环境、光线、生产工艺、噪声等多重因素影响,检测系统的信噪比普遍较低,微弱信号难以检测或无法与噪声有效区分。要解决的问题之一是如何建立一个稳定、可靠的检测系统,以适应光照变化、噪声等外界干扰。
2.由于检测对象多样,表面缺陷多样,背景复杂,许多类型缺陷的机理及其外部表现之间的关系尚不清楚,导致缺陷描述不充分,缺陷特征提取有效性低,目标分割困难;同时,很难找到“标准”图像作为参考,给缺陷的检测和分类带来困难,识别率有待提高。
3.机器视觉表面缺陷检测,尤其是在线检测,具有数据量大、冗余信息多、特征空间维数高等特点。同时,考虑到真实机器视觉面临的对象和问题的多样性,从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足,实时性不高。
4.虽然与机器视觉表面检测密切相关的人工智能理论已经有了很大的发展,但是如何模拟人脑的信息处理功能来构建智能机器视觉系统,仍然需要进一步的理论研究。如何更好地理解和指导基于生物视觉的机器视觉检测,也是研究人员的难点之一。
5.从机器视觉表面检测的精度来看,虽然一系列优秀的算法不断涌现,但实际应用中的精度与实际应用的要求还有一定的差距。如何解决准确识别和模糊特征、实时性和准确性之间的矛盾仍然是当前的难点。
以上内容是赛拓信息技术为大家介绍的,希望对大家有所帮助。此外,不同的产品有不同的表面缺陷定义和类型。一般来说,表面缺陷是指产品表面物理或化学性质不均匀的区域,如金属表面的划痕、斑点和孔洞,纸张表面的色差和压痕,玻璃等非金属表面的夹杂物、损伤和污渍等等。